摘要
运用具有联想记忆功能的Hopfield神经网络对地下工程的围岩稳定性进行分类,选用岩石质量指标RQD、岩石单轴饱和抗压强度Rw、完整性系数Kv、结构面强度系数Kf和地下渗水量ω等5个指标作为分类的影响因素,利用matlab中提供的函数构建网络并进行仿真,通过对分类标准的记忆,建立一个可以对地下工程围岩稳定性进行分类的hopfield网络。然后将网络用于漫湾水电站和广州抽水蓄能电站两个工程围岩的实测数据进行围岩分类,来检验网络的分类能力。研究表明,Hopfield网络的分类结果是比较可靠的,网络收敛速度很快,具有很好的实用性。
运用具有联想记忆功能的Hopfield神经网络对地下工程的围岩稳定性进行分类,选用岩石质量指标RQD、岩石单轴饱和抗压强度Rw、完整性系数Kv、结构面强度系数Kf和地下渗水量ω等5个指标作为分类的影响因素,利用matlab中提供的函数构建网络并进行仿真,通过对分类标准的记忆,建立一个可以对地下工程围岩稳定性进行分类的hopfield网络。然后将网络用于漫湾水电站和广州抽水蓄能电站两个工程围岩的实测数据进行围岩分类,来检验网络的分类能力。研究表明,Hopfield网络的分类结果是比较可靠的,网络收敛速度很快,具有很好的实用性。
出处
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S1期194-197,共4页
Chinese Journal of Geotechnical Engineering
关键词
HOPFIELD神经网络
稳定性分类
围岩
地下工程
Hopfield neural network
stability classification
adjoining rock
underground engineering
